Komparasi Algoritma K-Nearest Neighbors dan Naïve Bayes dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes Gestasional

Abstract

Diabetes merupakan penyakit metabolik dengan gejala hiperglikemia akibat gangguan sekresi insulin dan aksi insulin. Diabetes gestasional adalah gangguan toleransi glukosa pada wanita hamil. Saat kehamilan, plasenta menghasilkan hormon baru seperti human placental lactogen (HPL), hormon estrogen, dan hormon peningkat resistensi insulin. Gejala diabetes gestasional tidak selalu mudah dikenali, dan seringkali penderitanya mengalami gejala awal secara tidak sadar. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua algoritma yaitu K-NN dan Naïve Bayes dengan Feature Selection dalam mengklasifikasikan penderita diabetes gestasional.  Hasil error terendah dari feature selection dengan iterasi K=4, memperoleh MAE 0.317, MSE 0.142, dan RMSE 0.377. Hasil akurasi pada model KNN dengan K=5 , tanpa Feature Selection sebesar 80% dan K-NN dengan Feature Selection sebesar 77%. Sementara itu, Naïve Bayes tanpa Feature Selection sebesar 77% dan Naïve Bayes dengan Feature Selection sebesar 80%. Dari hasil tersebut K-NN tanpa Feature Selection dan Naïve Bayes dengan Feature Selection mendapatkan hasil yang lebih baik.